基于尺度不一致带噪稀疏数据集的回归训练方法及装置

本申请提供基于尺度不一致带噪稀疏数据集的回归训练方法及装置，涉及动物饲养领域，解决了现有技术无法在尺度不一致且带噪的稀疏回归标签数据集上很好的工作，导致深度学习网络在训练过程中不能收敛或者最终的性能不佳的技术问题。该方法包括：获取训练数据集D，并对所述训练数据集D进行划分得到子数据集；通过预设网络模型对所述子数据集进行双路径联合训练，得到各动物图像样本的校准回归值和预测回归值；基于第一损失函数和第二损失函数对当前训练的预设网络模型进行迭代训练，得到已训练的图像回归网络模型。本申请用于动物体况评分过程中。